PanFlow：用于全景视频生成的解耦运动控制
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1
摘要
全景视频生成因其在虚拟现实和沉浸式媒体中的应用而日益受到关注。然而，现有方法缺乏显式运动控制，难以生成大规模和复杂运动的场景。我们提出了 PanFlow，一种新方法，利用全景的球面特性，将高度动态的相机旋转与输入光流条件解耦，从而实现对大规模和动态运动的更精确控制。我们进一步引入了球面噪声扭曲策略，以促进跨全景边界运动的循环一致性。为支持有效训练，我们策划了大规模、富含运动的全景视频数据集，包含帧级姿态和光流标注。我们也展示了该方法在各种应用中的有效性，包括运动迁移和视频编辑。广泛的实验表明，PanFlow 在运动保真度、视觉质量和时间连贯性方面显著优于先前方法。我们的代码、数据集和模型均已公开于 https://github.com/chengzhag/PanFlow。
引用
@article{arxiv.2512.00832,
title = {PanFlow: Decoupled Motion Control for Panoramic Video Generation},
author = {Cheng Zhang and Hanwen Liang and Donny Y. Chen and Qianyi Wu and Konstantinos N. Plataniotis and Camilo Cruz Gambardella and Jianfei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.00832},
year = {2025}
}
备注
Accepted by AAAI. Code: https://github.com/chengzhag/PanFlow